Russian Federation
employee
Russian Federation
Russian Federation
Abstract. Currently, in the agricultural sector, research results are being actively used to predict crop yields using Earth remote sensing data. It is known that the resulting regression models depend on soil and climatic conditions of cultivation. In order to determine the degree of development and condition of plants, you can use the vegetation index NDVI. The advantage of this method is the objectivity of the estimates, and the ability to apply them to large areas. Unfortunately, studies of the influence of soil-climatic zones (CLC) of cultivation on the relationship between the yield of winter wheat and Earth remote sensing data are practically not conducted. The aim of the work was to identify the influence of the conditions of various soil-climatic zones of the Stavropol Territory on the features of the connections of Earth remote sensing data with the productivity of winter wheat crops. The studies were carried out on the basis of the FSUE „North Caucasus Federal Scientific Agrarian Center“. The objects of research were crops of winter wheat of the Stavropol Territory. In the course of work, the statistical data of the Ministry of Agriculture of the Stavropol Territory was used. The NDVI vegetation index was obtained using the VEGA service of the Space Research Institute of the Russian Academy of Sciences. The relationship between NDVI and winter wheat yield for the soil and climatic zones of the Stavropol Territory has been established. The resulting models have a high degree of confidence (the coefficient of approximation is within 0.5–90.82, the correlation coefficient is 0.77–0.90). The regression model of the connection of the average NDVI for the vegetative-generative period and the grain yield of the Stavropol Territory, built using data from soil-climatic zones, has a fairly high accuracy (correlation coefficient 0.82, approximation coefficient 0.72). The use of Earth remote sensing data calculated by soil and climatic zones significantly increases the correlation between the NDVI vegetation index and the productivity of winter wheat sowing. This makes it possible to more accurately predict the yield for the entire Stavropol Territory.
winter wheat, regression models, NDVI vegetation index, soil-climatic zone, yield.
Постановка проблемы (Introduction)
Получение высокого урожая зерна озимой пшеницы является важной задачей аграрной науки и сельскохозяйственного производства. Ее решение связано в том числе с разработкой оперативных и достоверных методов контроля состояния посевов, прогноза урожая и его качества. Для этих целей стали использовать данные дистанционного зондирования Земли, которые позволяют получать информацию для таких административно-территориальных единиц, как отдельное поле, район, почвенно-климатическая зона, субъект РФ или страна в целом [1–2].
Для того чтобы определить степень развитости и состояния растений, можно использовать вегетационный индекс NDVI [3, 4, 5, 6]. Достоинствами такого метода являются объективность получаемых оценок и способность их применения к большим территориям. Из литературных источников известно, что такие модели обладают зависимостью от условий выращивания [7, 8]. К сожалению, исследования влияния почвенно-климатических зон (ПЗК) возделывания на взаимосвязь урожайности озимой пшеницы с данными ДЗЗ практически не ведутся.
В связи с этим целью работы было выявление влияния условий различных почвенно-климатических зон Ставропольского края на особенности связей данных дистанционного зондирования Земля с продуктивностью посевов озимой пшеницы.
Методология и методы исследования (Methods)
Исследования проводили в ФГБНУ «Северо-Кавказский федеральный научный аграрный центр». Объектами исследований служили посевы озимой пшеницы Ставропольского края. В ходе работы использовали статистические данные Министерства сельского хозяйства Ставропольского края. NDVI получали с помощью сервиса «ВЕГА» ИКИ РАН.
Результаты (Results)
По почвенно-климатическим условиям в Ставропольском крае выделено 4 зоны: крайне-засушливая (I), засушливая (II), неустойчивого (III) и достаточного увлажнения (IV) [9].
С помощью данных сервиса «ВЕГА» и учета посевных площадей озимой пшеницы была рассчитан ход динамики NDVI различных почвенно-климатических зон с 2002 по 2017 годы (рис. 1).
Рис. 1. Ход динамики вегетационного индекса озимой пшеницы
Fig. 1. The course of the dynamics of the vegetative index of winter wheat
Полученные результаты свидетельствуют о том, что от зоны возделывания посевов озимой пшеницы зависят онтогенетические изменения NDVI. При улучшении условий выращивания (как в осенний период, так и в репродуктивный) увеличиваются значения NDVI. С момента возобновления весенней вегетацией и до конца фазы трубкования отмечается выравнивание NDVI по почвенно-климатическим зонам края.
Это может быть обусловлено тем, что достаточная влажность почвы перед посевом способствует формированию более развитой биомассы, а следовательно, увеличивается площадь ассимиляционной поверхности. Данное превосходство сохраняется и в ранневесенний период (рис. 2).
Последующее развитие посевов озимой пшеницы происходит при хорошем водном режиме, так как в этот период еще не израсходована влага, накопленная за зимний период. При этом температурный режим в крайне засушливой и засушливой зонах выше, чем в III и IV. Такие условия способствуют усиленному развитию растений, а следовательно, происходит выравнивание значений NDVI по почвенно-климатическим зонам в весенний период.
В конце IV и перед началом VIII этапов органогенеза наблюдается рост температурного режима, а также снижение запасов продуктивной влаги в почве, при этом в I зоне наблюдается плохое их восполнение за счет выпадающих осадков. Из-за этого происходит разделение посевов по мощности их развития и высоте растений в зависимости от почвенно-климатических условий [10]. Поэтому в максимальных значениях NDVI наблюдаются различия этого показателя в II, III и IV зонах по сравнению с крайне засушливой зоной. Более высокое значение NDVI в этот период в III зоне по сравнению с IV можно объяснить лучшим температурным режимом.
Рис. 2. Температура воздуха и количество осадков в почвенно-климатических зонах Ставропольского края (среднемноголетние значения)
Fig. 2. Air temperature and precipitation in the soil and climatic zones of the Stavropol Territory (mean annual values)
Генеративный период характеризуется четким разделением значений NDVI по ПЗК, которые зависит от погодных условий.
Таким образом, онтогенетические изменения вегетационного индекса посевов озимой пшеницы в различных ПЗК края зависят от условий выращивания.
По всем почвенно-климатическим зонам края были построены модели зависимости среднего NDVI от урожайности озимой пшеницы (рис. 3). R2 для данных моделей находятся в пределах от 0,59 до 0,82, а Kкорр. – от 0,77 до 0,90 в зависимости от ПЗК Ставропольского края.
|
|
|
|
|
|
Рис. 3. Связь урожайности озимой пшеницы от среднего NDVI за вегетативно-генеративный период (2002–2017 гг.)
Fig. 3. Connection of winter wheat yield from middle NDVI during the vegetative-generative period (2002–2017)
Полученная в ходе работы корреляционная связь урожайности с NDVI повышается с улучшением условий выращивания. Это может быть связано с тем, что действие факторов окружающей среды не позволяет реализовать посевам в достаточной степени потенциал продуктивности, связанный с технологическими и генотипическими особенностями в таких условиях.
В ходе работы нами была построена регрессионная зависимость среднего NDVI за вегетативно-генеративный период от урожая зерна для всего Ставропольского края (рис. 4). Так Ккорр. данной модели составил величину, равную 0,85, R2 – 0,72.
Рис. 4. Зависимости урожая зерна от среднего NDVI за вегетативно-генеративный период для Ставропольского края (2002–2017 гг.)
Fig. 4. Dependencies of grain yield on average NDVI for the vegetative-generative period for the Stavropol Territory (2002–2017)
1. Elkina E. S., Bartalev S. A., Tolpin V. A., Lupyan E. A. Vozmozhnosti servisa sputnikovogo monitoringa VEGA // Sovremennye podhody k izucheniyu ekologicheskih problem v fizicheskoy i social'no-ekonomicheskoy geografii: materialy X Mezhdunarodnoy molodezhnoy shkoly-konferencii. Moskva, 2017. S. 162-163.
2. Volkova E. S. Ispol'zovanie GIS-tehnologiy v sel'skom hozyaystve Stavropol'skogo kraya // Problemy racional'nogo prirodopol'zovaniya i puti ih resheniya: sbornik materialov Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferencii, posvyaschennoy 45-letiyu FGBOU VO «DGTU». Mahachkala, 2018. S. 202-204.
3. Fomin D. S., Chaschin A. N. Vegetacionnyy indeks NDVI v ocenke zernovyh kul'tur opytnyh poley Permskogo NIISH // Izvestiya Orenburgskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2018. № 4 (72). S. 39-42.
4. Buhovec A. G., Semin E. A., Kostenko E. I., Yablonovskaya S. I. Modelirovanie dinamiki vegetacionnogo indeksa NDVI ozimoy pshenicy v usloviyah CFO // Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2018. № 2 (57). S. 186-199.
5. Fedulov Yu. P., Podushin Yu. V., Myazina A. N., Chuhil' A. A., Safonova T. G. Svyaz' normalizovannogo indeksa vegetacii (NDVI) s urozhaynost'yu posevov ozimoy pshenicy // Nauchnoe obespechenie agropromyshlennogo kompleksa: sbornik statey po materialam 71-y nauchno-prakticheskoy konferencii prepodavateley po itogam NIR za 2015 god. Krasnodar, 2016. S. 106-107.
6. Osorgin Yu. V., Osorgina O. N. Izuchenie vzaimosvyazi urozhaynosti yarovoy pshenicy i indeksa vegetacii NDVI v usloviyah severnogo rayona orenburgskoy oblasti na osnove dannyh distancionnogo zondirovaniya Zemli // Vklad molodyh uchenyh v agrarnuyu nauku: materialy mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferencii. Kinel', 2018. S. 122-124.
7. Terehin E. A. Ocenka sezonnyh znacheniy vegetacionnogo indeksa (NDVI) dlya detektirovaniya i analiza sostoyaniya posevov sel'skohozyaystvennyh kul'tur // Issledovanie Zemli iz kosmosa. 2015. № 1. S. 23.
8. Storchak I. G. Prognoz urozhaynosti ozimoy pshenicy s ispol'zovaniem vegetativnogo indeksa NDVI dlya usloviy Stavropol'skogo kraya: avtoreferat dis. ... kand. s.-h. nauk. Stavropol', 2016. 22 s.
9. Kulincev V. V., Godunova E. I., Zhelnakova L. I. [i dr.] Sistema zemledeliya novogo pokoleniya Stavropol'skogo kraya. Stavropol', 2013. 520 s.
10. Shestakova E. O., Eroshenko F. V., Storchak I. G. Radiacionnyy rezhim posevov ozimoy pshenicy v zavisimosti ot osnovnyh elementov tehnologii vozdelyvaniya v zone neustoychivogo uvlazhneniya Stavropol'skogo kraya // Izvestiya Gorskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2018. T. 55. № 3. S. 23-27.
11. Eroshenko F. V., Cherednichenko I. G. Regressionnye modeli ocenki urozhaynosti ozimoy pshenicy v stavropol'skom krae s ispol'zovaniem NDVI // Byulleten' Stavropol'skogo nauchno-issledovatel'skogo instituta sel'skogo hozyaystva. 2013. № 5. S. 58-64.
